## Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan
ISSN 2615-6334 (Online)
ISSN 2087-5347 (Print)
Muh. Rijal Maulana Hamsar 1, , Firman Tempola 2 , * Saiful Do Abdullah 3 , Alfanugrah A Hi. Usman 2 , Muhammad Sabri Ahmad 2 1,2,3,4,5 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Khairun
1,2 Jl. Jati Metro Kampus 3 Universitas Khairun, Ternate 97714
* Corresponding Author: firman.tempola@unkhair.ac.id
Abstract — In implementing the Modified K-Nearest Neighbor  method for determining tsunami potential  by  comparing  the  calculation  of  the  Euclidean  and  Manhattan  distances,  3  earthquake criteria  are  used,  namely  strength,  depth  and  epicenter  with  2  classification  classes,  tsunami potential and no tsunami potential. This algorithm classifies data based on similarity to other data. The results obtained are that the algorithm can classify the status of an earthquake whether it has the potential for a tsunami or not, taking into account the balance of the composition of the training data used. With the highest accuracy value of 90% for K = 1. The results of the comparison of euclidean and manhattan were obtained from several test scenarios, namely changes in dataset composition, changes in K values and changes in training data. The average system performance obtained is 80% for  the  Euclidean  distance  and  82%  for  the  Manhattan  distance.  The  test  results  show  that  the composition of the dataset greatly influences the performance of the system obtained. Then the use of  the  Manhattan  distance  has  a  higher  level  of  accuracy  than  the  Euclidean  distance  with  an average difference of 2%.
Keywords — Modified K-Nearest Neighbor, Earthquake, Tsunami, data mining, clasification I ntisari — Dalam  implementasi  metode  Modified  K-Nearest  Neighbor  untuk  penetuan  potensi tsunami  dengan  membandingkan  perhitungan  jarak  euclidean  dan  manhattan  digunakan  3  kriteria gempa  bumi  yaitu  kekuatan,  kedalaman  dan  pusat  gempa  dengan  2  kelas  klasifikasi,  berpotensi tsunami dan tidak berpotensi tsunami. Algoritma ini mengklasifikasikan data berdasarkan similarity terhadap data lainnya. Hasil yang diperoleh yaitu algortima dapat melakukan klasifikasi status dari sebuah  gempa  apakah  berpotensi  tsunami  atau  tidak  berpotensi  dengan  memperhatikan keseimbangan komposisi data latih yang digunakan. Dengan Nilai akurasi tertinggi yaitu 90% untuk K=1. Hasil perbandingan euclidean dan manhattan didapati dari beberapa skenario pengujian yaitu perubahan  komposisi  dataset,  perubahan  nilai  K  dan  perubahan  data  latih.  Diperoleh  rata-rata kinerja sistem sebesar 80% untuk jarak euclidean dan 82% untuk jarak manhattan hasil pengujian menunjukkan  bahwa  komposisi  dataset  sangat  berpengaruh  terhap  kinerja  sistem  yang  didapat. Maka  Penggunaan  jarak  manhattan  memilki  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  jarak euclidean dengan selisih rata-rata 2%.
Kata kunci — Modified K-Nearest Neighbor, Gempa bumi, Tsunami, data mining, klasifikasi

## I. P ENDAHULUAN
Hampir  setiap  tahun  Indonesia  selalu terjadi  gempa.  Hal  ini  karena  Indonesia  secara geologi  berada  pada  pertemuan  yaitu  lempeng
indoaustralia,  lempeng  Eurasia  dan  lempeng pasifik.  Pertemuan  tiga  lempeng  besar  aktif tersebut  mengakibatkan  memiliki  kontur  tanah dan  relif  di  Indonesia  beragam  dari  dataran
Penerapan Algoritma MKNN pada Data Historis Gempa Bumi yang Berpotensi Tsunami
rendah  ke  dataran  tinggi,  suhu  rendah  ke  suhu tinggi dan dari tanah tekstur kapur hingga tanah gambut  sehingga  bencana  alam  kerap  kali menerpa bumi pertiwi.
Gempa  bumi  merupakan  proses  terjadi pergeseran  lapisan  tanah  atau  batuan  pada permukaan  bumi  secara  spontan  akibat pergeseran  lempeng ‐ lempeng  tektonik.  Gempa bumi yang disebabkan oleh aktivitas pergerakan lempeng  tektonik  disebut  gempa  bumi  tektonik [1].  Dampak  dari  gempa  bumi  tektonik  bisa mengakibatkan  terjadinya  tsunami  jika  pusat gempa berada di laut.
Di Indonesia gempa
hingga mengakibatkan  tsunami  kerap  kali  terjadi, sebagaimana  yang  baru  terjadi  pada  tahun  2018 di  Sulawesi  tengah.  [2]  Menyebutkan  90% gempa  bumi  bawah  lautlah  yang  menyebabkan terjadinya tsunami.
Gempa  yang  bumi  yang  terjadi  di  seluruh belahan  bumi,  tidak  seorang  pun  yang  dapat memprediksi  kapan  dan  dimana  akan  tejadinya gempa bumi, namun untuk memprediksi potensi terjadinya  tsunami  dapat  di  lakukan  dengan teknologi,  dengan  beberapa  kriteria  setelah terjadinya  gempa  bumi  seperti  pusat  gempa berada  dilaut  magnitudo  gempa  minimal  7  dan kedalaman gempa di bawah 100 km atau gempa dangkal.
Penelitian  sebelumnya  pernah  mengakaji penentuan  potensi  tsunami  berdasarkan  gempa bawah  laut  dengan  mengimplementasikan metode Modified K- Nearest Neighbor (MKNN), dari penelitian ini di dapati nilai rata-rata akurasi minimum  sebesar  69,63%  pada  300 dataset dengan  menggunakan  metode  perhitungan  jarak euclidean distance .  Tujuan  dari  modifikasi penelitian  tersebut  adalah  untuk  mengatasi kelemahan  jarak  pada  metode  KNN.  Salah  satu tahap  pencocokan  kesamaan  ataupun  kemiripan ciri-ciri  suatu  dalam  klasifikasi  dengan implementasi  algoritma Modified  KNearest Neighbor (MKNN) adalah dengan menggunakan pendekatan jarak [3].
Pada  penelitian  [4]  menerapkan  metode naïve  bayes  classifier untuk  prediksi  gempa bumi  yang  berpotensi  tsunami  di  Indonesia. Dalam  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa
algortiam NBC mampu mengetahui dampak dari gempa  bumi,  hanya  saja  dalam  penelitian  tidak pengujian kinerja dari algortima naïve bayes.
Dengan  perkembangan  teknologi  yang sangat  pesat  saat  ini  memungkinkan  dapat dimanfaatkan  untuk  menyelesaikan  berbagai permasalahan,  data  yang  terdapat  pada  historis gempa  bumi  memilki  informasi  yang  dapat  di analisis  dan  diolah  sehingga  bisa  menentukan potensi  tsunami  atau  tidak  setelah  gempa  bumi. Analisis  dan  pengolahan  data  histori  gempa dapat di lakukan dengan proses data mining.
Pada  implementasinya  algoritma  akan mengklasifikasi  status  dari  gempa  bumi  apakah berpotensi tsunami atau tidak dengan menggunakan  3  paramater  gempa  bumi  yaitu kekuatan  gempa,  sumber  gempa  dan  kedalaman gempa.  Dengan  di  terapkan  perbandingan  jarak euclidean  dan  manhattan  pada  metode  MKNN untuk melihat akurasi tertinggi.
Penelitian dengan membandingkan perhitungan  jarak  juga  pernah  dilakukan  oleh Rosa  dengan  penelitian  Perbandingan  Metode Pengukuran  Jarak  Pada  Algoritma  K- Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi dengan 4
perhitungan  jarak  yaitu euclidean , manhattan , Chebyshev dan cosine distance hasil  akurasi tertinggi  adalah  dengan  menggunakan  jarak cossine distance sebesar 92,559% [5] .

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode MKNN. MKNN sendiri merupakan pengembangan  dari  metode  KNN  dengan menambahkan  beberapa  pehitungan  seperti validitas  dan  menghitung weight  voting untuk menentukan  hasil  akhir  dari  klasifikasi. Dilakukan  juga  perbandingan  perhitungan  jarak euclidean dan manhattan untuk  melihat  hasil akurasi  tertinggi  dari  kedua  jarak  tersebut. Tahapan metode penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.
M.R.Maulana H 1, , F. Tempola 2 , * S. Do. Abdullah 3 , A. A Hi. Usman 2 , M.Sabri A 2 , Penerpan Algoritman MKNN Pada Data Historis Gempa Bumi Yang Berpotensi Tsunami
Gambar 1. Alur Penelitian

## A. Kumpulan Data
Tahap  awal  adalah  mengumpulkan  data yang akan dibutuhkan dalam penelitian ini. Data yang  digunakan  adalah  kumpulan  data  gempa bumi Maluku utara pada tahun 2010 – 2019 dan juga digunakan data gempa bumi tsunami global untuk dilakukan pengujian.

## B. Perancangan Sistem
Setelah data-data dikumpulkan selanjutnya dilakukan  perancangan  sistem.  Sistem  ini dibangun dengan menggunakan Bahasa pemograman PHP dan MYSQL. Adapun metode pengembangan  sistem  yang  digunakan  yaitu metode Waterfall .  Metode waterfall memiliki  4 tahapan [6].

## C. Implementasi Sistem
Selanjutnya dilakukan implementasi sesuai dengan  perancangan  yang  telah  dilakukan sebelumnya untuk mengimplmenetasikan algoritma pada bahasa pemrograman PHP.
D. Model Pengujian Untuk mengukur dan melihat implementasi  algoritma  pada  studi  kasus penentuan  potensi  tsunami  akan  dilakukan model  pengujian  dengan  menggunakan  metode
MKNN  jarak euclidean dan manhattan . Penelitian  ini  juga  akan  diuji  dengan  metode Black Box Testing [7].

## E. Perbandingan Metode Jarak
Setelah  dilakukan  pengujian  dengan metode  MKNN  menggunakan  jarak euclidean dan manhattan ,  kemudian  akan  dilihat perbandingan  penggunaan  jarak  mana  yang menghasilkan nilai akurasi tertinggi. Untuk lebih tahapan  dalam  penelitian  ini  dapat  lihat  pada Gambar 1.
Data  mining  adalah  adalah  suatu  proses pencarian  pengetahuan  atau  pola  dengan mengsktrak  data  pada  jumlah  yang  besar.  [8]. Metode  MKNN  salah  satu  algortima  yang dikelompokkan  pada supervised  learning. Supervised  learning yaitu  proses  pembelajaran berdasarkan  pedoman  atau  guru.  Sering  juga diartikan  menemukan  pola  dari  data  dengan menggunakan  beberapa  kriteria  dari  data-data sebelumnya.  Salah  satu  teknik  yang  terdapat dalam supervised learning adalah klasifikasi [9].
Modified  K-Nearest  Neighbor (MKNN) merupakan  pengembangan  dari  metode  K- Nearest Neighbor . Pada proses MKNN terdapat penambahan  dua  proses  perhitungan,  yaitu perhitungan  validitas  dan  proses weight  voting . Adapun langkah-langkah MKNN adalah sebagai berikut [10]:
1) Menentukan nilai K : Pertama kita perlu menentuka nilai K terlebih dahulu.
2) Mencari  jarak: Selanjutnya  mencari jarak  antar  data training menggunakan  dua perhitungan yaitu euclidean dan manhattan.
√∑ (1)
Keterangan:
Sampel data latih. Data uji.
Jarak antara titik pada data latih x dan titik data latih y.
P = Dimensi data.
d(x,y) = ∑ (2)
Keterangan: d = jarak antara y dan x
x = kasus baru y = kasus lama i = setiap data n = banyak data
3) Menghitung  validitas: Langkah  ketiga menghitung  validitas  data training dengan menggunakan persamaan 3.
∑ (3)
Keterangan k = Jumlah titik terdekat. Lbl (x) = kelas x Lbl Ni (x) = label kelas titik terdekat x Dimana S digunakan menghitung similaritas  antara  titik  a  dan  data  ke  b  pada nearest neighbour dengan menggunakan persamaan  4  dibawah  ini    dimana  a  merupakan label  a  pada  data  latih  dan  b  merupakan  label selain a pada data latih.
(4) 4) Weight voting (pembobotan):
Selanjutnya divalidasi setiap data latih yang akan dikalikan dengan weight voting sesuai jarak pada setiap tetangganya. Rumus weight voting seperti Persamaan 5.
(5)
Berikut  ini  adalah  contoh  penerapan MKNN  pada  status  gempa  bumi  untuk penentuan potensi tsunami dengan menggunakan dua perhitungan jarak euclidean dan manhattan . Disimulasikan dengan menggunakan 6 data latih dan 1 data uji seperti pada tabel 1. Status untuk BS  =  Berpotensi  tsunami  dan  TBS  =  Tidak berpotensi tsunami.

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Dataset
Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah  menggunakan dataset Maluku  Utara  dan dataset global  untuk  dilakukan  uji  coba algoritma  untuk  melihat  pengaruh  dari  setiap dataset yang  digunakan.  Untuk dataset nya dapat lihat pada tabel 1 dan tabel 2.
Tabel 1 . Dataset Gempa Maluku Utara
No Tgl Loc Pusat  Depth  Mag  Status 1 16/11/2019 Northern Molucca Sea Laut 5,7 42 TBS 2 14/11/2019 Northern Molucca Sea, Laut 5,9 10 TBS 3 14/11/2019 Laut maluku Laut 7,4 73 BS 4 11/11/2019 Halbar Halut Laut 5,7 119 TBS 5 25/10/2019 Jailolo Laut 4,7 28 TBS .... .... .... .... .... .... .... 320.  11/06/2013 Laut maluku Laut 5,8 50 TBS Tabel 2 . Dataset Gempa Global No Tgl Loc Pusat  Depth  Mag  Status 1 22/07/2020 USA Laut 7,8 28 BS 2 23/06/2020 Mexico Laut 7,4 20 BS 3 18/06/2020 South of the Kermadec Island Laut 7,4 37 BS 4 25/03/2020 Rusia Laut 7,5 57 BS 5 28/01/2020 Cuba Region Laut 7,7 23 BS .... .... .... .... .... .... .... 320.  18/11/1929 Kanada Laut 7,2 10 BS Penelitian dilakukan dengan
membandingkan  metode  perhitungan  jarak  pada Algoritma    MKNN.  Sistem  yang  dibangun  ini berbasis  web  Adapun  hasil  implementasinya ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Implementasi Algoritma Pada PHP

## B. Implementasi Algoritma MKNN
Berikut  penjelasan  dari  implementasi penggunaan  Algoritma  MKNN  diantaranya ialah:
1) Implementasi  MKNN  Pada  Penentuan Potensi  Tsunami  Maluku  Utara: Implementasi MKNN Dari  keseluruhan dataset Maluku  Utara
M.R.Maulana H 1, , F. Tempola 2 , * S. Do. Abdullah 3 , A. A Hi. Usman 2 , M.Sabri A 2 , Penerpan Algoritman MKNN Pada Data Historis Gempa Bumi Yang Berpotensi Tsunami
pada tabel 1 akan di bagi menjadi 310 data latih dan  3  data  uji    dengan  komposisi dataset BS sebanyak  6  data  dan  TBS  sebanyak  304  data. Data uji yang digunakan dapat lihat pada tabel 3.
Tabel 3. Data Uji Potensi Tsunami Maluku Utara No Tgl Loc Pusat  Depth  Mag Status 1 22/07/2020  Laut 7,1 73
Laut ? 2 23/06/2020  Laut 7,1 49
Laut ?
3 18/06/2020  Laut 7,3 10 Laut ?
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa ketika  terjadi  sebuah  gempa  yang  memenuhi kriteria berpotensi tsunami,  saat diterapkan pada pengujian  sistem  algoritma  MKNN  hasil  yang dapat  diklasifikasi    oleh  sistem  adalah  tidak berpotensi tsunami.
Gambar 3. Hasil Pengujian Potensi Tsunami Maluku Utara
Hal  ini  berarti  hasil  klasifikasi  yang dihasilkan bernilai salah. Hal tersebut dikarenakan  pengaruh  data  latih  yang  tidak seimbang  yang hanya  dominan pada satu kelas saja sehinga mempengaruhi nilai kedekatan jarak antara data latih dan data uji.
2) Skenario Pengujian Algoritma : Adapun beberapa  skenario  pengujian yang  dilakukan pada proses pengujian ini adalah sebagai berikut:
a. Analisis  Perubahan  Komposisi  Data  Latih Terhadap Akurasi
Pada  pengujian  ini  digunakan  dua pengujian dataset yaitu  pengujian dataset pertama gempa Maluku utara dan dataset kedua adalah  data  gempa  Global.  Untuk dataset Maluku  dapat  lihat  pada  tabel  1  dan  dataset global lihat pada tabel 2. Dataset tersebut dibagi dua  menjadi  310  data  latih  dan10  data  uji  yang akan digunakan pada semua skenario pengujian. Lihat tabel 4 untuk data uji.
Tabel 4. Data Uji Pengujian Algoritma
No Tgl Loc Pusat  Depth  Mag  Status 1 11/06/2013 Laut Maluku Laut 5,8 50 ? 2 28/04/2017 Ternate Laut 6,8 48 ? 3 14/11/2019 Laut Maluku Laut 7,1 73 ? 4 07/07/2019 Ternate Malut Laut 7,1 49 ? 5 15/11/2014 Laut Maluku Laut 7,3 10 ? 6 11/03/2010 Northern Molucca Sea Laut 3,6 10 ? 7 10/03/2010 Southern Molucca Sea Laut 4 10 ? 8 06/01/2011 Northern Molucca Sea Laut 4,7 20 ? 9 17/2/2016 Ternate Laut 3,8 10 ? 10 17/03/2015 Ternate Laut 6,2 10 ?
Pada  pengujian dataset pertama  didapati nilai akurasi yang sama pada jarak euclidean dan manhattan sebesar  70%  dengan  menggunakan K=1.  Komposisi dataset pertama  adalah  TBS sebanya  311  dan  BS  sebanyak  9  data.  Dalam proses klasifikasi algoritma cenderung menghasilkan  klasifikasi  yang  Tidak  Berpotensi Tsunami,  saat  dilakukan  pengujian  dengan menggunakan data uji yang Berpotensi Tsunami algoritma  salah  dalam  melakukan  klasifikasi. Hal  ini  dikarenakan  komposisi  dataset  yang dominan hanya pada satu label saja.
Gambar 4. Akurasi Pengujian Komposisi Data Latih
Namun pada pengujian dengan menggunakan dataset global,  hasil  akurasi meningkat menjadi 90% dengan jarak euclidean dan  manhattan  K=1.  Komposisi dataset global adalah TBS sebanyak 195 dan BS sebanyak 125. Yang  berarti  komposisi  data  latih  yang digunakan  sebagai  pengenalan  pola  klasifikasi pada  algoritma  MKNN  perlu  diperhatikan. Karena  algoritma  akan  menghasilkan  klasifikasi yang  salah  jika  komposisi  data  latih  dari pengujian Algortima tidak seimbang.
b. Analisis  Skenario  Pengujian  Pengaruh  Nilai K Terhadap Akurasi
Digunakan  beberapa  pengujian  nilai  K yaitu  K=1,  K=5,  K=7  K=15  K=20  dan  K=30. Dataset yang  digunakan  menggunakan dataset yang  memiliki  nilai  terbaik  pada  pengujian sebelumnya yaitu dataset global, dengan data uji yang  sama  pada  pengujian  sebelumnya  pada tabel  9  hasil  pengujian  pengaruh  nilai  K  dapat lihat pada gambar 5 dan gambar 6.
Gambar 5. Pengujian Pengaruh Nilai K Jarak Euclidean
Gambar 6. Pegujian Pengaruh Nilai K Jarak Manhattan
Hasil  uji  iniasialisasi  nilai  K  yang bervariasi  menghasilkan  kinerja  algoritma  yang berbeda-beda.  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  penentuan  nilai  K  dapat  mempengaruhi kinerja  dari  konsep  kedekatan  Manhattan distance  pada  klasifikasi  status  gempa  yang berpotensi tsunami.
c. Skenario Pengujian Pengaruh Perubahan Data Latih Terhadap Akurasi
Ada  beberapa  skenario  pengujian  yaitu menggunakan  100  datalatih,  200  datalatih  dan 300  datalatih  yang  dipilih  secara  acak  dengan menggunakan  10  data testing yang  sama  pada pengujian  sebelumnya.  Di  gunakan  nilai  K terbaik  pada  pengujian  sebelumnya  yaitu  K=1. Hasil pengujian dapat di lihat pada gambar 7 dan gambar 8.
Gambar 7. Pengaruh Data Latih Terhadap Akurasi Jarak
Euclidean
Gambar 8. Pengaruh Data Latih Terhadap Akurasi Jarak

## Manhattan
Nilai  akurasi  yang  di  dapat  cenderung sama  yaitu  sebesar  90%.  Hal  ini  dikarenakan atribut  yang  tidak  banyak  dan  juga  hanya mempunyai  dua  kelas  klasifikasi  sehingga algoritma  dapat  dengan  mudah  mengenali  pola yang ada pada datalatih dengan menghitung nilai kedekatannya pada setiap atribut.
d. Skenario  Pengujian  Perbandingan  Jarak Euclidean dan Manhattan
Perbandingan akurasi didapatkan dari hasil beberapa  skenario  pengujian  sebelumnya.  Dari hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  jarak manhttan memilki  nilai  rata-rata  akurasi  yang lebih baik dari pada jarak euclidean . Yaitu 80% untuk euclidean dan  82%  untuk manhattan . Agar lebih jelas lihat pada gambar 9.
Gambar 9. Rata-rata Akurasi Jarak Euclidean dan
Manhatann Namun pada pengujian dengan
menggunakan  dataset  global,  hasil  akurasi meningkat menjadi 90% dengan jarak euclidean dan  manhattan  K=1.  Komposisi  dataset  global adalah TBS sebanyak 195 dan BS sebanyak 125.
M.R.Maulana H 1, , F. Tempola 2 , * S. Do. Abdullah 3 , A. A Hi. Usman 2 , M.Sabri A 2 , Penerpan Algoritman MKNN Pada Data Historis Gempa Bumi Yang Berpotensi Tsunami
Yang  berarti  komposisi  data  latih  yang digunakan  sebagai  pengenalan  pola  klasifikasi pada  algoritma  MKNN  perlu  diperhatikan. Karena  algoritma  akan  menghasilkan  klasifikasi yang  salah  jika  komposisi  data  latih  dari pengujian Algortima tidak seimbang.
e. Analisis  Skenario  Pengujian  Pengaruh  Nilai K Terhadap Akurasi
Digunakan  beberapa  pengujian  nilai  K yaitu  K=1,  K=5,  K=7  K=15  K=20  dan  K=30. Dataset yang  digunakan  menggunakan dataset yang  memiliki  nilai  terbaik  pada  pengujian sebelumnya yaitu dataset global, dengan data uji yang  sama  pada  pengujian  sebelumnya  pada tabel  9  hasil  pengujian  pengaruh  nilai  K  dapat lihat pada gambar 10 dan gambar 11.
Gambar 10. Pengujian Pengaruh Nilai K Jarak Euclidean
Gambar 11. Pegujian Pengaruh Nilai K Jarak Manhattan
Hasil pengujian dengan memvariasikan nilai K  mendapatkan  nilai  akurasi  tingkat  akurasi yang  berbeda-beda.  Dengan  demikian  variasi nilai  K  pada Euclidean  distance dapat mempengaruhi  kinerja  dari  algoritma  MKNN dalam  klasifikasi  status  gempa  bumi  yang berpotensi tsunami.
f. Skenario Pengujian Pengaruh Perubahan Data
Latih Terhadap Akurasi
Ada  beberapa  skenario  pengujian  yaitu menggunakan  100  datalatih,  200  datalatih  dan
300  datalatih  yang  dipilih  secara  acak  dengan menggunakan  10  data testing yang  sama  pada pengujian  sebelumnya.  Di  gunakan  nilai  K terbaik  pada  pengujian  sebelumnya  yaitu  K=1. Hasil  pengujian  dapat  di  lihat  pada  gambar  12 dan gambar 13.
Gambar 12. Pengaruh Data Latih Terhadap Akurasi Jarak Euclidean
Gambar 13. Pengaruh Data Latih Terhadap Akurasi Jarak Manhattan
Nilai  akurasi  yang  di  dapat  cenderung sama  yaitu  sebesar  90%.  Hal  ini  dikarenakan atribut  yang  tidak  banyak  dan  juga  hanya mempunyai  dua  kelas  klasifikasi  sehingga algoritma  dapat  dengan  mudah  mengenali  pola yang ada pada datalatih dengan menghitung nilai kedekatannya pada setiap atribut.
g. Skenario  Pengujian  Perbandingan  Jarak Euclidean dan Manhattan
Perbandingan akurasi didapatkan dari hasil beberapa  skenario  pengujian  sebelumnya.  Dari hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  jarak manhttan memilki  nilai  rata-rata  akurasi  yang lebih baik dari pada jarak euclidean . Yaitu 80% untuk euclidean dan  82%  untuk manhattan . Agar lebih jelas lihat pada gambar 14.
Gambar 14. Rata-rata Akurasi Jarak Euclidean dan Manhatann

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan implementasi algoritma MKNN  pada  data  historis  gempa  bumi  untuk penentuan potensi tsunami dengan menggunakan dataset  gempa  Maluku  Utara  pada  tahun-tahun sebelumnya  didapati  hasil  bahwa  algoritma hanya mampu mengklasifkasi gempa yang tidak berpotensi  tsunami  sehingga  status  dalam penentuan  potensi  tsunami  di  Maluku  Utara adalah  tidak  berpotensi  tsunami.    Algoritma MKNN  tidak  bisa  mengenali  pola  proses klasifikasi  potensi  tsunami  di  Maluku  Utara karena  komposisi  dan  penggunaan  datalatih gempa bumi yang tidak seimbang.
Dalam melakukan perbandingan jarak yang diterapkan  pada  metode  MKNN  yaitu  jarak euclidean  dan  manhattan  untuk  mengklasifikasi status  gempa  bumi  berdasarkan  data  historis gempa,  hasil  dari  perbandingan  di  dapati  dari beberapa  skenario  pengujian  sebelumnya  yaitu pengaruh komposisi data latih, perubahan nilai K dan perubahan data  latih. Nilai akurasi tertinggi yang  didapati  adalah  sebesar  90%  untuk  kedua perhitungan  jarak  menggunakan  K=1.  Dengan demikian  diperoleh  rata-rata  kinerja  sistem sebesar  80%  untuk  jarak  euclidean  dan  82% untuk jarak manhattan. Berdasarkan rekapitulasi hasil  pengujian  untuk  setiap  skenario  pengujian yang  dilakukan,  komposisi  dataset  sangat berpengaruh terhap kinerja sistem  yang didapat. Sehingga  Penggunaan  jarak  manhattan  memilki tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan jarak euclidean dengan selisih rata-rata 2%.

## R EFERENSI

## [1] Sunarjo  M  TAUFIK  GUNAWAN  SUGENG
PRIBADI, Gempabumi edisi populer . .
[2] N. A. Mustofa, ―Gempa Bumi, Tsunami Dan Mitigasinya,‖ Gempa  Bumi,  Tsunami  Dan Mitigasinya ,  vol.  7,  no.  1,  2010,  doi: 10.15294/jg.v7i1.92.
[3] Farisa  Adelia,  Indriati,  Achmad  Ridok. (2013).  Penentuan  Potensi  Tsunami  Akibat Gempa  Bumi  Bawah  Laut  dengan  Metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN)
[4] D.  P.  Utomo  and  B.  Purba,  ―Penerapan Datamining  pada  Data  Gempa  Bumi Terhadap Potensi Tsunami di Indonesia,‖ no. September, pp. 846–853, 2019.
[5] T.  Rosa,  ―Perbandingan  Metode  Pengukuran Jarak  Pada  Algoritma  K-Nearest  Neighbor Untuk Klasifikasi,‖ 2019.
[6] Hipolitus,  ―Sistem  Penunjang  Keputusan Potensi  Tsunami  Menggunakan  K-Nearest Neighbor,‖ 2017.
[7] Cholifah,  W.  N.,  Yulianingsih,  Y.,  &  Sagita, S.  M.  (2018).  Pengujian  Black  Box  Testing pada  Aplikasi  Action  &  Strategy  Berbasis Android  dengan  Teknologi  Phonegap.  String (Satuan Tulisan Riset Dan Inovasi Teknologi), 3(2), 206.
[8] P.  P.  A.  Jojor  Jennifer  Sianipar,  M.  Tanzil Furqon,  ―Identifikasi  Diagnosis  Gangguan Autisme  Pada  Anak  Menggunakan  Metode Modified  K-Nearest  Neighbor  (  MKNN  ),‖ vol. 1, no. 9, pp. 825–831, 2017.
[9] Y.  Mardi,  ―Data  Mining :  Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4  .  5,‖  vol. V2.i2(213-, 2019.
[10]  S.  I.  Fernanda,  D.  E.  Ratnawati,  and  P.  P. Adikara,  ―Identifikasi  Penyakit  Diabetes Mellitus  Menggunakan  Metode  Modified  K- Nearest  Neighbor  (  MKNN  ),‖  vol.  1,  no.  6, pp. 507–513, 2017.